На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

Газета.ру

8 711 подписчиков

Свежие комментарии

  • Александр Корякин
    Сначала решите вопрос с миграцией.В Госдуме предлож...
  • Traveller
    Простите, а кто с кем будет договариваться? Вроде, бритов никто никуда на переговоры не приглашал.РИА Новости: деле...
  • Григорий Терещенко
    Его удастся решить военным путем.Политолог Дудаков...

Моди: мир должен закрепить в договоре общие принципы и стандарты в области ИИ

Премьер-министр Индии Нарендра Моди в интервью агентству ANI заявил, что мир должен закрепить в договоре общие принципы и стандарты в области искусственного интеллекта (ИИ).

По словам Моди, соглашение должно быть подобно глобальным нормам в сфере авиации и судоходства. Оно необходимо для обеспечения безопасности и подотчетности на международном уровне.

"Мир должен работать над общими принципами и стандартами в области ИИ. Индия последовательно выступает за сбалансированный путь развития инноваций, одновременно создавая гарантии безопасного и инклюзивного ИИ, доступного для всех", - подчеркнул индийский премьер-министр.

Он добавил, что окончательная ответственность за принятие решений всегда должна оставаться на человеке, даже если ИИ может расширять его возможности, и чтобы гарантии сосуществовали с инновациями, необходим "глобальный договор об ИИ, основанный на определенных фундаментальных принципах".

До этого исследователи из Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод сжатия больших языковых моделей — таких как GPT и LLaMA, — который позволяет уменьшить их объем на 25–36% без дополнительного обучения и заметной потери качества.

Большие языковые модели требуют значительных вычислительных ресурсов и памяти. Традиционные методы сжатия — квантование, прореживание связей или структурная оптимизация — часто требуют длительного дообучения и могут ухудшать точность. Команда НУЛ матричных и тензорных методов в машинном обучении предложила иной подход — ProcrustesGPT.

 

Ссылка на первоисточник
наверх